% Now let put the abstract in two languages
\doublespacing

\selectlanguage{english}
\begin{abstract}
	The present work deals with the representation of non-symbolic knowledge in artificial intelligence, particularly regarding the game of chess, 
	as an excuse for complex pattern recognition, where the main advances on this topic had been developed in a symbolic way.
	\newline\newline
	In order to develop this thesis, a proper training database that has certain characteristics proper of chess was selected. Also, an artificial 
	neural network was created. It was tested against human beings in a series of experiments following the \(2^k\) model. The response variable 
	will be the average of mistakes in the evaluation of the position. 
	\newline\newline
	The factors that will be considered in the experiment are as follows: the king's position (in the center or in flanks), pawn structure (organized or not), 
	positions with (or without) balanced material, the presence of the queen piece (or lack thereof), and the evaluator (human or the neural network).
	\newline\newline
	The main result of this thesis was the achievement of a pattern recognition program that has a very similar capacity of evaluation as an expert human does.\newline
	
	\textbf{Keywords:} neural network, artificial intelligence, pattern recognition, board state, chess, middlegame.
\end{abstract}

\selectlanguage{spanish}
\begin{abstract}
	El presente trabajo trata sobre los problemas de representación no simbólica del conocimiento en inteligencia artificial. Se seleccionó el 
	juego de ajedrez como excusa para un reconocimiento de patrones complejos, ya que la gran mayoría de los avances en el área se han realizado de manera 
	simbólica y no han sido abordados como lo hacen los seres humanos (sin utilizar fuerza bruta).
	\newline\newline
	Para poder desarrollar este trabajo, se preparó una base de entrenamiento apropiada con ciertas características propias del 
	ajedrez. Además, se creó una red neuronal que va a ser puesta a prueba contra seres humanos en una serie de experimentos siguiendo el modelo 
	\(2^k\). En estos experimentos, la variable de respuesta va a ser el promedio de errores que tenga la red neuronal ante diferentes posiciones.
	\newline\newline
	Los factores que se consideran son: la posición del rey (en el centro o en los flancos), la estructura de peones (ordenada o no), posiciones con igualdad material o con material compensado, la presencia de las damas o no y el evaluador (humano o red neuronal).
	\newline\newline
	El principal resultado de esta tesis fue un programa capaz de reconocer patrones y valorarlos con una capacidad de evaluaciónmuy similar a la de expertos humanos.\newline\newline
	\textbf{Palabras clave:} red neuronal, inteligencia artificial, reconocimiento de patrones, estado del tablero, ajedrez, medio juego.
\end{abstract}

\selectlanguage{spanish}

\singlespace